한곳에서 찾는 논리 자료

통합검색

연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.

검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

관심 주제로 찾아보기

조건 초기화

검색 결과376건

검색 결과 제목

  1. 166공통 결과를 기준으로 골라 보면 없던 관계가 생길까?
  2. 167두 원인의 공통 결과만 골라 보면 없던 관계가 생길까?
  3. 168흩어진 항목을 한 집합처럼 보이게 하려면 어떻게 둘러싸야 할까?
  4. 169인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?
  5. 170검사점수의 불확실성은 막대보다 점으로 셀 때 더 잘 보일까?
실력과 운에서 합격으로 들어가는 두 화살표와 합격을 조건화할 때 실력과 운 사이에 점선 가짜 연관이 열리는 다이어그램.

공통 결과를 기준으로 골라 보면 없던 관계가 생길까?

실력과 운에서 합격으로 들어가는 두 화살표와 합격을 조건화할 때 실력과 운 사이에 점선 가짜 연관이 열리는 다이어그램.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

공통 결과를 기준으로 골라 보면 없던 관계가 생길까?

Elwert와 Winship은 서로 독립인 두 원인이 공통 결과에 모일 때 그 결과를 조건화하면 가짜 연관이 열리는 선택 편향을 인과 다이어그램으로 통합했다.

Endogenous Selection Bias: The Problem of Conditioning on a Collider Variable

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
X와 Y의 화살표가 선택 S에서 합류하고 S에 조건화하면 X와 Y 사이 점선 연관이 열리는 인과도

두 원인의 공통 결과만 골라 보면 없던 관계가 생길까?

X와 Y의 화살표가 선택 S에서 합류하고 S에 조건화하면 X와 Y 사이 점선 연관이 열리는 인과도
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

두 원인의 공통 결과만 골라 보면 없던 관계가 생길까?

선택 편향의 구조적 설명은 두 변수의 공통 결과에 조건을 걸면 원래 없던 연관도 생길 수 있음을 인과도식으로 보여 줍니다.

A Structural Approach to Selection Bias

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
여섯 카드의 위치를 유지한 채 파란 윤곽선과 주황 윤곽선이 각 집합 구성원을 감싸고, 가운데 카드 C에서 두 윤곽이 겹친다.

흩어진 항목을 한 집합처럼 보이게 하려면 어떻게 둘러싸야 할까?

여섯 카드의 위치를 유지한 채 파란 윤곽선과 주황 윤곽선이 각 집합 구성원을 감싸고, 가운데 카드 C에서 두 윤곽이 겹친다.
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

흩어진 항목을 한 집합처럼 보이게 하려면 어떻게 둘러싸야 할까?

Bubble Sets는 기존 배치를 유지하면서 집합 구성원을 부드러운 윤곽선으로 연결하고 다른 항목을 피해 겹치는 소속을 보여 줍니다.

Bubble Sets: Revealing Set Relations with Isocontours over Existing Visualizations

게시 2026-09-13 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리

인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?

시작 전제에서 세 갈래의 유효한 추론이 나오지만 목표에 닿는 가운데 경로만 선택해야 하는 탐색 트리
인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인공지능(AI)가 한 단계씩 맞게 추론해도 전체 증명은 실패할 수 있을까?

PrOntoQA 분석은 개별 추론 정확성과 여러 갈래에서 목표 경로를 찾는 증명 계획을 분리합니다.

Language Models Are Greedy Reasoners: A Systematic Formal Analysis of Chain-of-Thought

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
20개 분위수 점 중 절단선 오른쪽의 7개를 세어 35퍼센트로 읽는 점도표

검사점수의 불확실성은 막대보다 점으로 셀 때 더 잘 보일까?

20개 분위수 점 중 절단선 오른쪽의 7개를 세어 35퍼센트로 읽는 점도표
다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

검사점수의 불확실성은 막대보다 점으로 셀 때 더 잘 보일까?

임상가 230명이 다섯 형식의 점수 불확실성을 비교한 연구에서 분위수 점도표는 확률 판단 정확도를 높였지만 의사결정 품질 차이는 확인되지 않았습니다.

Visualizing Uncertainty to Promote Clinicians’ Understanding of Measurement Error

게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

166–170 / 376편